r語言交叉營銷分析

『壹』 R語言交叉驗證問題

r語言svm怎樣用交叉驗證找到最優值
1.1 C語言的發展過程
C語言是在 70 年代初問世的。一九七八年由美國電話電報公司(AT&T)貝爾實驗室正式發表了C語言。同時由B.W.Kernighan和D.M.Ritchit合著了著名的「THE C PROGRAMMING LANGUAGE」一書。通常簡稱為《K&R》，也有人稱之為《K&R》標准。但是，在《K&R》中並沒有定義一個完整的標准C 語言，後來由美國國家標准協會（American National Standards Institute）在此基礎上制定了一個C 語言標准，於一九八三年發表。通常稱之為ANSI C。
1.2 當代最優秀的程序設計語言
早期的C 語言主要是用於UNIX系統。由於C語言的強大功能和各方面的優點逐漸為人們認識，到了八十年代，C開始進入其它操作系統，並很快在各類大、中、小和微型計算機上得到了廣泛的使用，成為當代最優秀的程序設計語言之一。
1.3 C語言版本
目前最流行的C語言有以下幾種：
?Microsoft C 或稱 MS C
?Borland Turbo C 或稱 Turbo C
?AT&T C
這些C語言版本不僅實現了ANSI C標准，而且在此基礎上各自作了一些擴充，使之更加方便、完美。

『貳』 如何實現交叉營銷

杭州巨合網路 就 是 業 界 的 行 家 ， 之 前 和 他 們 合 作 過 。

『叄』 如何有效地進行交叉銷售

CDP客戶數據平台能幫助企業對客戶進行精準分群

『肆』 如何有效地進行交叉營銷

1.尋找產品尋找合適的產品自然是第一步。目前有兩種方法：業務靈感和數據挖掘。有些時候，業務靈感可以告訴企業，哪些產品需要進行交叉銷售。業務靈感的確是一個快速確定交叉銷售產品的方法。但是，僅僅依賴業務靈感可能會喪失許多商機，因為在某些情況下，一些好的交叉銷售產品並不是直觀可見的。因此，如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機，有一個最好用的工具――數據挖掘。鏈接分析是數據挖掘中的一種方法，它可以從歷史數據中找到產品和產品之間的相關關系，從而產生出最恰當的交叉銷售產品或服務。但是，鏈接分析的結果必須依賴業務知識來審核其准確性和價值，因此，在實際應用中，又常常將業務靈感和數據挖掘結合起來，以確定合適的交叉銷售產品。2. 客戶分析一旦確定了要推銷的產品，就必須進行客戶定位，主要是了解不同產品之間同時或前後發生的購買關系，從而為交叉銷售提供有價值的建議。通常來講，如果具備客戶的產品購買信息，就可以應用鏈接分析的方法來了解產品和產品之間的相關程度，從而確定交叉銷售的對象。鏈接分析起源於零售業，它的一個典型例子就是啤酒和尿布的故事。數據挖掘人員通過對交易數據的分析，發現啤酒和尿布同時購買的相關程度很高。再經進一步的調查發現，原來是有孩子的父親在給自己購買啤酒時，也常會給自己剛出生不久的子女購買尿布。根據以上信息，超市人員便及時調整了物品的擺放結構，從而讓客戶的購買更加方便。目前，類似的數據挖掘技術也已在國外企業中廣泛使用，針對既有客戶推銷不同的產品和服務。應用分類模型對所有客戶購買該指定產品的可能性進行預測，從而發現誰最有可能購買該產品。 3.篩選預測對篩選出來的客戶進行預測，可以選擇全部的潛在客戶進行交叉銷售，也可以採用數據挖掘中分類的方法進行評分，以便找出購買性大的客戶，從而進一步提高購買率。但是在有些情況下，我們可能不用去關心產品和產品之間的相關程度，而只需要從現有的客戶中找出最有可能購買某指定產品的客戶，並不限定這些客戶是什麼產品的客戶。對於這種情形，我們直接應用分類模型就可以了。對於指定產品A，我們將收集客戶在購買A之前的背景信息和其它產品的交易數據。對於購買A的客戶，可以將其賦值為1，而沒有買A的客戶，則可以將其賦值為0。運用科學、有效的市場細分標准和市場細分方法對所有客戶進行系統深入的市場細分。在對各個細分市場的增長潛力、競爭程度、資源要求等方面進行科學評估的基礎上選擇出明確的目標客戶群。 4.確定合作夥伴 企業總想以更少的精力和成本更頻繁地接觸更多潛在客戶，提供豐富的信息或優惠，以吸引人們購買產品或服務，就得尋找最能幫忙的合作夥伴。選擇合作夥伴時，應多考慮對方的信譽和他們服務的顧客群，而不是他們實際提供的產品或服務。最好的合作夥伴應具備下列特點：服務於相同的顧客群，但不存在競爭；夥伴企業中有相識的經理，有利於共事；服務企業想爭取的顧客；雙方的商業淡旺季互補，一方淡季時，另一方恰好是旺季，一方的客戶群至少同另一方現有的客戶群一樣大，擁有與對方不同的資源，包括高訪問量的網站，不同的細分市場等；雙方有可互相捆綁銷售的產品或服務；相兼容的價值觀念。與潛在合作夥伴接近時，先說明自己想探索一種新辦法，使他們以相同或更少的費用和時間接觸到更多顧客。然後自己試著描述一種打算嘗試的簡單方式，要清楚闡明交叉營銷的好處及責任。 5.效果評估為了提高今後的交叉營銷方案設計質量和交叉營銷活動效果，在每一次組合營銷活動結束後應主要根據方案設計時所制定的交叉營銷效果評估的標准和方法及時地對交叉營銷活動進行效果評估和經驗總結 ★直接效果評價。如用戶數量、營銷ROI、交叉營銷收入、交叉營銷成本等。 ★間接效果評價。如交叉營銷活動對新用戶和老用戶之間的影響、交叉營銷活動對相關業務之間的影響、交叉營銷活動對客戶忠誠度的影響、交叉營銷活動對長期效益和企業形象的影響、交叉營銷活動對聯盟合作關系的影響、交叉營銷活動對競爭關系及競爭格局的影響等。 ★經驗與教訓總結。要認真分析和總結在交叉營銷目的、市場細分、目標客戶群特點分析、合作夥伴選擇、產品選擇、方案設計、實施過程式控制制等方面的經驗或教訓

『伍』 什麼是交叉性營銷

交叉營銷，指通過把時間，金錢、構想、活動或演示空間等資源內整合，為任何企業容，包括家庭式小企業、大企業或特許經營店提供一個低成本的渠道，去接觸更多的潛在客戶的一種營銷方法。交叉營銷已經成為企業開展合作的重要內容，甚至是並購得以發生的基礎。
交叉營銷也並非僅僅適用於大型企業，只要具備一定的條件，各種規模的企業都可以在一定范圍內開展交叉營銷幫助企業在激烈的市場競爭中脫穎而出；保持銷售旺淡季現金流的平衡；激發人們更多購物的動機；費用相同或減少的情況下，能更頻繁地接觸更多潛在客戶；培養與客戶和社團間的信任。

『陸』 r語言 多元回歸是否存在交叉項怎麼判斷

回歸分析里，進行模型擬合，比較數據對哪個模型擬合的好，如果對線性擬合的好，就說明線性相關。
具體可以看辛濤的
《回歸分析與實驗設計》

『柒』 交叉營銷的介紹

交叉營銷，指通來過把時間源，金錢、構想、活動或演示空間等資源整合，為任何企業，包括家庭式小企業、大企業或特許經營店提供一個低成本的渠道，去接觸更多的潛在客戶的一種營銷方法。交叉營銷已經成為企業開展合作的重要內容，甚至是並購得以發生的基礎。交叉營銷也並非僅僅適用於大型企業，只要具備一定的條件，各種規模的企業都可以在一定范圍內開展交叉營銷幫助企業在激烈的市場競爭中脫穎而出；保持銷售旺淡季現金流的平衡；激發人們更多購物的動機；費用相同或減少的情況下，能更頻繁地接觸更多潛在客戶；培養與客戶和社團間的信任。

『捌』 什麼是交叉銷售

什麼是交叉銷售？簡單說來，就是向擁有本公司A產品的客戶推銷本公司B產品。它有兩大功能：

其一，可以增強客戶忠誠度。如果客戶購買本公司的產品和服務越多，客戶流失的可能性就越小。來自銀行的數據顯示：購買兩種產品的客戶的流失率是55%，而擁有4個或更多產品或服務的流失率幾乎是0。

其二，交叉銷售也可以增加利潤。實踐證明，將一種產品和服務推銷給一個現有客戶的成本遠低於吸收一個新客戶的成本。來自信用卡公司的數據顯示：平均說來，信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤。由此可見，吸收新客戶的成本是非常高的，而對現有客戶進行交叉銷售，也自然成為許多公司增加投資回報的捷徑。

找產品

如何有效地進行交叉銷售？尋找合適的產品自然是第一步。目前有兩種方法：業務靈感和數據挖掘。

有些時候，業務靈感可以告訴公司，哪些產品需要進行交叉銷售。比如，房屋貸款自然是向抵押貸款者推銷的下一個產品。再比如，一個公司最近新開發了一個具有戰略意義的產品，那麼該產品本身就是一個交叉銷售的好選擇。

業務靈感的確是一個快速確定交叉銷售產品的方法。但是，僅僅依賴業務靈感可能會喪失許多商機，因為在某些情況下，一些好的交叉銷售產品並不是直觀可見的。因此，如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機，有一個最好用的工具——數據挖掘。

鏈接分析是數據挖掘中的一種方法，它可以從歷史數據中找到產品和產品之間的相關關系，從而產生出最恰當的交叉銷售產品或服務。但是，鏈接分析的結果必須依賴業務知識來審核其准確性和價值，因此，在實際應用中，又常常將業務靈感和數據挖掘結合起來，以確定合適的交叉銷售產品。

尋下家

一旦確定了要推銷的產品，下面的問題是——推銷給誰？

數據挖掘有很多方法都能幫助解決這個問題。而採用鏈接准則來進行客戶定位，便是其中之一。

鏈接分析主要是了解不同產品之間同時或前後發生的購買關系，從而為捆綁銷售或交叉銷售提供有價值的建議。

鏈接分析起源於零售業，它的一個典型例子就是啤酒和尿布的故事。數據挖掘人員通過對交易數據的分析，發現啤酒和尿布同時購買的相關程度很高。再經進一步的調查發現，原來是有孩子的父親在給自己購買啤酒時，也常會給自己剛出生不久的子女購買尿布。根據以上信息，超市人員便及時調整了物品的擺放結構，從而讓客戶的購買更加方便。目前，類似的數據挖掘技術也已在國外許多銀行中廣泛使用，針對既有客戶推銷不同的產品和服務。

一個鏈接准則通常包括「准則體」、「准則頭」、「支持度」、「置信度」以及「提升度」。

下表便是一個採用IBM Intelligent Miner進行數據挖掘的案例：

置信度(%)類型 提升度 准則體 准則頭
0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋貸款

這個准則說明：有28.5%的VISA金卡用戶購買了房屋貸款，它的購買率是平均的10.7倍。這個准則的客戶數目占總客戶群的0.85%(關於准則的詳細定義請參考IBM Intelligent Miner的說明書)。根據這個准則我們可以知道，將房屋貸款交叉銷售給VISA金卡用戶是一個很好的選擇。

第二種方法就是應用分類模型對所有客戶購買該指定產品的可能性進行預測，從而發現誰最有可能購買該產品。

第三種方法可以結合鏈接分析和分類預測，對准則體所篩選出來的客戶進行預測。每一種數據挖掘方案都各有所長，至於什麼方案最優，要根據實際應用和模型結果來確定。

銷售過程

通常來講，如果具備客戶的產品購買信息，就可以應用鏈接分析的方法來了解產品和產品之間的相關程度，從而確定交叉銷售的對象。鏈接分析將產生許多鏈接准則，如何從眾多的准則中挑選出有意義的部分，這就需要業務知識和數據挖掘的結合。

從數據挖掘角度看，主要是選擇那些提升度、置信度、和支持度都比較高的准則；從業務角度看，主要是對數據挖掘挑選出的准則進行評估，從而挑選出正確的和有價值的一些交叉銷售鏈接准則。

在挑選完以後，那些在「准則體」中沒有購買「准則頭」的客戶，就是潛在的客戶。接下來，可以選擇全部的潛在客戶進行交叉銷售，也可以採用數據挖掘中分類的方法進行評分，以便找出購買性大的客戶，從而進一步提高購買率。

但是在有些情況下，我們可能不用去關心產品和產品之間的相關程度，而只需要從現有的客戶中找出最有可能購買某指定產品的客戶，並不限定這些客戶是什麼產品的客戶。對於這種情形，我們直接應用分類模型就可以了。

對於指定產品A，我們將收集客戶在購買A之前的背景信息和其它產品的交易數據。對於購買A的客戶，可以將其賦值為1，而沒有買A的客戶，則可以將其賦值為0。

賦值完後，還要生成一系列的「集」，如：用於建模的訓練集、用於測試的測試集以及用於應用的應用集。集合的生成可以採用時間窗口移動法或者隨機采樣法。

之後，便可以採用不同的分類方法(邏輯回歸、神經網路、徑向基函數、決策樹等)進行建模，再由提升圖來衡量模型的質量，最終來選擇最佳預測模型進行實際應用。

在零售行業，因為利潤和產品數量的密切相關，購買產品越多利潤就越大，所以對於這類行業的交叉銷售，只要採用上面的過程就可以了。

但是對於一些服務行業，比如銀行業，由於有較大的日常維護和服務的開銷，因此不是每個客戶的每件產品都會有利潤。如果銀行在實施交叉銷售一些產品後導致該客戶的利潤減少，將是一件「吃力不討好」的事。如何避免這類事情的發生，一個好辦法就是在挖掘過程中增加利潤分析。

利潤分析有很多思路。對於採用鏈接分析的方案，可以採用統計的方法來比較在購買產品前、後的利潤變化情況，去掉那些在購買新產品後出現利潤下降的交叉銷售模式。對於分類模型，則可以在建模的時候只對那些購買了產品後出現利潤增長的客戶賦值為1，從而實現預測的目標導向有利潤增長的交叉銷售。再或者，可以另外建立一個利潤預測模型，並將購買該產品的可能性和利潤結合起來，從而選擇那些可能性和利潤都高的客戶進行交叉銷售。
參見什麼是交叉銷售？簡單說來，就是向擁有本公司A產品的客戶推銷本公司B產品。它有兩大功能：

其一，可以增強客戶忠誠度。如果客戶購買本公司的產品和服務越多，客戶流失的可能性就越小。來自銀行的數據顯示：購買兩種產品的客戶的流失率是55%，而擁有4個或更多產品或服務的流失率幾乎是0。

其二，交叉銷售也可以增加利潤。實踐證明，將一種產品和服務推銷給一個現有客戶的成本遠低於吸收一個新客戶的成本。來自信用卡公司的數據顯示：平均說來，信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤。由此可見，吸收新客戶的成本是非常高的，而對現有客戶進行交叉銷售，也自然成為許多公司增加投資回報的捷徑。

找產品

如何有效地進行交叉銷售？尋找合適的產品自然是第一步。目前有兩種方法：業務靈感和數據挖掘。

有些時候，業務靈感可以告訴公司，哪些產品需要進行交叉銷售。比如，房屋貸款自然是向抵押貸款者推銷的下一個產品。再比如，一個公司最近新開發了一個具有戰略意義的產品，那麼該產品本身就是一個交叉銷售的好選擇。

業務靈感的確是一個快速確定交叉銷售產品的方法。但是，僅僅依賴業務靈感可能會喪失許多商機，因為在某些情況下，一些好的交叉銷售產品並不是直觀可見的。因此，如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機，有一個最好用的工具——數據挖掘。

鏈接分析是數據挖掘中的一種方法，它可以從歷史數據中找到產品和產品之間的相關關系，從而產生出最恰當的交叉銷售產品或服務。但是，鏈接分析的結果必須依賴業務知識來審核其准確性和價值，因此，在實際應用中，又常常將業務靈感和數據挖掘結合起來，以確定合適的交叉銷售產品。

尋下家

一旦確定了要推銷的產品，下面的問題是——推銷給誰？

數據挖掘有很多方法都能幫助解決這個問題。而採用鏈接准則來進行客戶定位，便是其中之一。

鏈接分析主要是了解不同產品之間同時或前後發生的購買關系，從而為捆綁銷售或交叉銷售提供有價值的建議。

鏈接分析起源於零售業，它的一個典型例子就是啤酒和尿布的故事。數據挖掘人員通過對交易數據的分析，發現啤酒和尿布同時購買的相關程度很高。再經進一步的調查發現，原來是有孩子的父親在給自己購買啤酒時，也常會給自己剛出生不久的子女購買尿布。根據以上信息，超市人員便及時調整了物品的擺放結構，從而讓客戶的購買更加方便。目前，類似的數據挖掘技術也已在國外許多銀行中廣泛使用，針對既有客戶推銷不同的產品和服務。

一個鏈接准則通常包括「准則體」、「准則頭」、「支持度」、「置信度」以及「提升度」。

下表便是一個採用IBM Intelligent Miner進行數據挖掘的案例：

置信度(%)類型 提升度 准則體 准則頭
0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋貸款

這個准則說明：有28.5%的VISA金卡用戶購買了房屋貸款，它的購買率是平均的10.7倍。這個准則的客戶數目占總客戶群的0.85%(關於准則的詳細定義請參考IBM Intelligent Miner的說明書)。根據這個准則我們可以知道，將房屋貸款交叉銷售給VISA金卡用戶是一個很好的選擇。

第二種方法就是應用分類模型對所有客戶購買該指定產品的可能性進行預測，從而發現誰最有可能購買該產品。

第三種方法可以結合鏈接分析和分類預測，對准則體所篩選出來的客戶進行預測。每一種數據挖掘方案都各有所長，至於什麼方案最優，要根據實際應用和模型結果來確定。

銷售過程

通常來講，如果具備客戶的產品購買信息，就可以應用鏈接分析的方法來了解產品和產品之間的相關程度，從而確定交叉銷售的對象。鏈接分析將產生許多鏈接准則，如何從眾多的准則中挑選出有意義的部分，這就需要業務知識和數據挖掘的結合。

從數據挖掘角度看，主要是選擇那些提升度、置信度、和支持度都比較高的准則；從業務角度看，主要是對數據挖掘挑選出的准則進行評估，從而挑選出正確的和有價值的一些交叉銷售鏈接准則。

在挑選完以後，那些在「准則體」中沒有購買「准則頭」的客戶，就是潛在的客戶。接下來，可以選擇全部的潛在客戶進行交叉銷售，也可以採用數據挖掘中分類的方法進行評分，以便找出購買性大的客戶，從而進一步提高購買率。

但是在有些情況下，我們可能不用去關心產品和產品之間的相關程度，而只需要從現有的客戶中找出最有可能購買某指定產品的客戶，並不限定這些客戶是什麼產品的客戶。對於這種情形，我們直接應用分類模型就可以了。

對於指定產品A，我們將收集客戶在購買A之前的背景信息和其它產品的交易數據。對於購買A的客戶，可以將其賦值為1，而沒有買A的客戶，則可以將其賦值為0。

賦值完後，還要生成一系列的「集」，如：用於建模的訓練集、用於測試的測試集以及用於應用的應用集。集合的生成可以採用時間窗口移動法或者隨機采樣法。

之後，便可以採用不同的分類方法(邏輯回歸、神經網路、徑向基函數、決策樹等)進行建模，再由提升圖來衡量模型的質量，最終來選擇最佳預測模型進行實際應用。

在零售行業，因為利潤和產品數量的密切相關，購買產品越多利潤就越大，所以對於這類行業的交叉銷售，只要採用上面的過程就可以了。

但是對於一些服務行業，比如銀行業，由於有較大的日常維護和服務的開銷，因此不是每個客戶的每件產品都會有利潤。如果銀行在實施交叉銷售一些產品後導致該客戶的利潤減少，將是一件「吃力不討好」的事。如何避免這類事情的發生，一個好辦法就是在挖掘過程中增加利潤分析。

利潤分析有很多思路。對於採用鏈接分析的方案，可以採用統計的方法來比較在購買產品前、後的利潤變化情況，去掉那些在購買新產品後出現利潤下降的交叉銷售模式。對於分類模型，則可以在建模的時候只對那些購買了產品後出現利潤增長的客戶賦值為1，從而實現預測的目標導向有利潤增長的交叉銷售。再或者，可以另外建立一個利潤預測模型，並將購買該產品的可能性和利潤結合起來，從而選擇那些可能性和利潤都高的客戶進行交叉銷售。
什麼是交叉銷售？簡單說來，就是向擁有本公司A產品的客戶推銷本公司B產品。它有兩大功能：

其一，可以增強客戶忠誠度。如果客戶購買本公司的產品和服務越多，客戶流失的可能性就越小。來自銀行的數據顯示：購買兩種產品的客戶的流失率是55%，而擁有4個或更多產品或服務的流失率幾乎是0。

其二，交叉銷售也可以增加利潤。實踐證明，將一種產品和服務推銷給一個現有客戶的成本遠低於吸收一個新客戶的成本。來自信用卡公司的數據顯示：平均說來，信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤。由此可見，吸收新客戶的成本是非常高的，而對現有客戶進行交叉銷售，也自然成為許多公司增加投資回報的捷徑。

找產品

如何有效地進行交叉銷售？尋找合適的產品自然是第一步。目前有兩種方法：業務靈感和數據挖掘。

有些時候，業務靈感可以告訴公司，哪些產品需要進行交叉銷售。比如，房屋貸款自然是向抵押貸款者推銷的下一個產品。再比如，一個公司最近新開發了一個具有戰略意義的產品，那麼該產品本身就是一個交叉銷售的好選擇。

業務靈感的確是一個快速確定交叉銷售產品的方法。但是，僅僅依賴業務靈感可能會喪失許多商機，因為在某些情況下，一些好的交叉銷售產品並不是直觀可見的。因此，如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機，有一個最好用的工具——數據挖掘。

鏈接分析是數據挖掘中的一種方法，它可以從歷史數據中找到產品和產品之間的相關關系，從而產生出最恰當的交叉銷售產品或服務。但是，鏈接分析的結果必須依賴業務知識來審核其准確性和價值，因此，在實際應用中，又常常將業務靈感和數據挖掘結合起來，以確定合適的交叉銷售產品。

尋下家

一旦確定了要推銷的產品，下面的問題是——推銷給誰？

數據挖掘有很多方法都能幫助解決這個問題。而採用鏈接准則來進行客戶定位，便是其中之一。

鏈接分析主要是了解不同產品之間同時或前後發生的購買關系，從而為捆綁銷售或交叉銷售提供有價值的建議。

鏈接分析起源於零售業，它的一個典型例子就是啤酒和尿布的故事。數據挖掘人員通過對交易數據的分析，發現啤酒和尿布同時購買的相關程度很高。再經進一步的調查發現，原來是有孩子的父親在給自己購買啤酒時，也常會給自己剛出生不久的子女購買尿布。根據以上信息，超市人員便及時調整了物品的擺放結構，從而讓客戶的購買更加方便。目前，類似的數據挖掘技術也已在國外許多銀行中廣泛使用，針對既有客戶推銷不同的產品和服務。

一個鏈接准則通常包括「准則體」、「准則頭」、「支持度」、「置信度」以及「提升度」。

下表便是一個採用IBM Intelligent Miner進行數據挖掘的案例：

置信度(%)類型 提升度 准則體 准則頭
0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋貸款

這個准則說明：有28.5%的VISA金卡用戶購買了房屋貸款，它的購買率是平均的10.7倍。這個准則的客戶數目占總客戶群的0.85%(關於准則的詳細定義請參考IBM Intelligent Miner的說明書)。根據這個准則我們可以知道，將房屋貸款交叉銷售給VISA金卡用戶是一個很好的選擇。

第二種方法就是應用分類模型對所有客戶購買該指定產品的可能性進行預測，從而發現誰最有可能購買該產品。

第三種方法可以結合鏈接分析和分類預測，對准則體所篩選出來的客戶進行預測。每一種數據挖掘方案都各有所長，至於什麼方案最優，要根據實際應用和模型結果來確定。

銷售過程

通常來講，如果具備客戶的產品購買信息，就可以應用鏈接分析的方法來了解產品和產品之間的相關程度，從而確定交叉銷售的對象。鏈接分析將產生許多鏈接准則，如何從眾多的准則中挑選出有意義的部分，這就需要業務知識和數據挖掘的結合。

從數據挖掘角度看，主要是選擇那些提升度、置信度、和支持度都比較高的准則；從業務角度看，主要是對數據挖掘挑選出的准則進行評估，從而挑選出正確的和有價值的一些交叉銷售鏈接准則。

在挑選完以後，那些在「准則體」中沒有購買「准則頭」的客戶，就是潛在的客戶。接下來，可以選擇全部的潛在客戶進行交叉銷售，也可以採用數據挖掘中分類的方法進行評分，以便找出購買性大的客戶，從而進一步提高購買率。

但是在有些情況下，我們可能不用去關心產品和產品之間的相關程度，而只需要從現有的客戶中找出最有可能購買某指定產品的客戶，並不限定這些客戶是什麼產品的客戶。對於這種情形，我們直接應用分類模型就可以了。

對於指定產品A，我們將收集客戶在購買A之前的背景信息和其它產品的交易數據。對於購買A的客戶，可以將其賦值為1，而沒有買A的客戶，則可以將其賦值為0。

賦值完後，還要生成一系列的「集」，如：用於建模的訓練集、用於測試的測試集以及用於應用的應用集。集合的生成可以採用時間窗口移動法或者隨機采樣法。

之後，便可以採用不同的分類方法(邏輯回歸、神經網路、徑向基函數、決策樹等)進行建模，再由提升圖來衡量模型的質量，最終來選擇最佳預測模型進行實際應用。

在零售行業，因為利潤和產品數量的密切相關，購買產品越多利潤就越大，所以對於這類行業的交叉銷售，只要採用上面的過程就可以了。

但是對於一些服務行業，比如銀行業，由於有較大的日常維護和服務的開銷，因此不是每個客戶的每件產品都會有利潤。如果銀行在實施交叉銷售一些產品後導致該客戶的利潤減少，將是一件「吃力不討好」的事。如何避免這類事情的發生，一個好辦法就是在挖掘過程中增加利潤分析。

利潤分析有很多思路。對於採用鏈接分析的方案，可以採用統計的方法來比較在購買產品前、後的利潤變化情況，去掉那些在購買新產品後出現利潤下降的交叉銷售模式。對於分類模型，則可以在建模的時候只對那些購買了產品後出現利潤增長的客戶賦值為1，從而實現預測的目標導向有利潤增長的交叉銷售。再或者，可以另外建立一個利潤預測模型，並將購買該產品的可能性和利潤結合起來，從而選擇那些可能性和利潤都高的客戶進行交叉銷售。
參見http://www.itpub.net/322061.html

『玖』 在對交叉營銷做分析時，具體的數據挖掘過程應該包括哪幾個步驟

您好，很高興為您解答。

在對交叉銷售做分析時，具體的數據挖掘過程包含3個獨立的步驟：
（1）對個體行為進行建模；
（2）用預測模型對數據進行評分；
（3）對得分矩陣進行最優化處理。

如若滿意，請點擊右側【採納答案】，如若還有問題，請點擊【追問】

希望我的回答對您有所幫助，望採納！

~ O(∩_∩)O~